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#                   // 者及修改内容简述  

import os
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import functions as F
from matplotlib import pyplot as plt

from PIL import Image
activation_func = {'relu': F.relu, 'sigmoid': F.sigmoid, 'softmax': F.softmax}
Loss_func = { 'ELoss': F.ELoss}

#网络类
class Net:
    def __init__(self, layer_info, optimizer):
        # 构建网络
        #初始化，W，A，b，Z
        #根据layer_info，循环将每层的W和b初始化
        pass
    def forward(self, x):
        #实现所有层的前向传播，输入为一个batchsize的图像
        #卷积，池化，fc层有不同实现
        #循环读取每一层的信息，进行不同的实现
        pass

    def cal_loss(self, y):
        #调用损失函数计算loss
        pass

    def backward(self, x):
        #反向传播更新W和b
        #循环实现从后向前的迭代，卷积，池化，fc层有不同实现
        pass



    

